예측의 시대
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미래의 불확실성을 제거하고 앞날을 예측하려는 것은 어쩌면 인간의 타고난 본성일 것이다.
인류에게 막대한 피해를 가져오는 재해나 재앙에 대한 예측이라면 더욱이 그렇다. 예측이나 위험에 대한 정도를 조금이라도 사전 확보할 수만 있다면 적절한 대응을 통해 리스크를 최소화할 수 있을 것이다. 데이터를 통해 위기상황을 사전에 감지하고 대응하려는 시도가 이미 시작되었다.
예측, 일류의 숙제
미국 항공역학자이자 수학자인 테오도르 폰 카르만(Theodore von Karman)은 그의 [새로운 지평선을 향하여(Toward New Horizons)](1974)에서 기술 예측(technological forecasting)의 방법론을 정립했다.
![Toward New Horizonsì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼](https://steemitimages.com/640x0/https://images.slideplayer.com/23/6891809/slides/slide_35.jpg)
미래의 불확실성을 제거하고 앞날을 예측하려는 것은 어쩌면 인간의 타고난 본성일 것이다. 그리고 미래는 객관적인 데이터와 과학적인 추론, 합리적 해석을 통해 어느 정도 그 진행의 방향을 가늠할 수 있다. 장기적 미래를 예측하는 것 또한 인류의 숙제이지만 단편적 미래를 예측하는 것 또한 빼놓을 수 없는 중요한 부분이다. 특히 인류에게 막대한 피해를 가져오는 재해나 재앙에 대한 예측이라면 더욱이 그렇다.
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카타르컴퓨팅연구소(QCRI)의 패트릭 마이어 박사팀은 트위터에서 발생한 텍스트 데이터와 이미지 데이터들을 활용하여 위기 매핑(crisis mapping) 솔루션을 제공한다.
각종 재난재해가 발생하면 사람들은 실시간으로 그 정보를 파급력이 높은 매체를 통해 공유하게 되는데 2011년 대지진과 쓰나미가 일본을 덮쳤을 때, 2012년 허리케인 샌디가 발생했을 때, 2013년 태풍 하이엔이 필리핀을 덮쳤을 때에도 수많은 트위터리안들은 이 사건을 실시간으로 생중계하고 공유했다.
QCRI의 마이어 박사팀은 재난재해를 의미하는 단어, 구어들을 정보체계화하고 이들이 스스로 기계학습을 통해 90%의 정확도로 내용을 자동 분류하게 했다. 그리고 마이크로매퍼스(micromappers.com)에서 제공하는 앱을 통해 전 세계 자원봉사자들에게 구조가 필요한 이들의 위치와 위기 등급을 제공한다.
![micromappers.comì ëí ì´ë¯¸ì§ ê²ìê²°ê³¼](https://steemitimages.com/640x0/https://opensource.com/sites/default/files/2_2.png)
이렇게 되면 구호기관들은 특정 지역에 필요한 구호 정보와 내용뿐 아니라 위치까지 직관적으로 파악이 가능하게 된다. 예를 들어 '아프리카의 특정 지역에 가뭄으로 인한 식수가 부족하며 이를 필요로 하는 인원이 몇 명' 정도에 관한 정보다.스마트폰의 GPS를 통해 지진 예측을 할 수 있는 방법에 대한 연구도 진행되고 있다. 지진이 발생하면 사람들이 소지하고 있는 스마트폰의 GPS를 통해 지진 예측을 할 수 있는 방법에 대한 연구도 진행되고 있다. 지진이 발생하면 사람들이 소지하고 있는 스마트폰의 GPS가 한꺼번에 한 방향으로 쏠리게 되고 이는 지진일 확률이 높다.
이때 감지된 지진파(P파)를 계산해 뒤따르는 지진파(S파)의 규모와 위치를 예측한다. 동일본 대지진 시 지진 발생 100초 만에 S파가 도쿄에 도달했는데, 스마트폰 정보 시스템을 활용하면 23초 먼저 이를 알릴 수 있다.(science. dongascience.com)
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또한 이러한 위치 정보는 구체적인 지진, 재난에 대한 대피 전략에도 활용될 수 있다. 일본의 쓰나미 발생 당시 사망자의 GPS 값을 분석한 결과 대부분의 주민이 쓰나미의 규모를 알지 못하고 평지 혹은 지하에 있는 대피소로 피신한 결과 대규모의 사상자가 발생했다. 이런 결과는 향후 일본에서 쓰나미 대피소를 높은 지역에 설치해야 한다는 구체적인 대안에 대한 주장을 불러일으켰다.
우리나라에서도 전라북도와 부산시, 대전시에서 시범 운영하고 있는 '스마트 빅보드' 시스템이 위성 영상, 무인 헬기 영상, CCTV정보, GPS, 기상정보, 포털 사이트 뉴스, 휴대전화 재난신고 정보, 범죄 발생 신고 정보, 소셜네트워크서비스 정보 등 빅데이터를 통해 재해재난 상황을 모니터링하고 있다.
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재난 상황 방지, 준비, 대응 그리고 복구 단계에 이르기까지 데이터과학은 그 역할을 다한다. 2012년 네팔 대지진 당시에도 피해자들의 모바일 GPS 값과 소셜미디어상의 위치 태그를 통한 구조활동이 펼쳐 졌고 미국의 허리케인 제시 발생 당시엔 고교생들이 온라인 지도를 통해 뉴저지와 뉴욕주의 아직 피해를 입지 않은 가스 스테이션의 위치를 제공하기도 했다. 이처럼 이용자의 위치 정보를 분석하면 황사, 건조, 대설과 같은 기상특보 및 지진, 낙뢰 등의 재해 정보 제공이 가능하며 재난 상황에 대한 사전 대응과 준비를 가능하게 할 수 있다.
하지만 위치 정보에 대한 개인정보 논란도 있다. 재난 시 활용을 위한 방안으로는 일부 허용을 검토 해야 할 수 있다.
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- 데이터 과학 비즈니스, 김정선 -
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